十、二进制文件的读取和写入

二进制文件的处理流程和文本文件流程一致。首先创建文件对象，不过需要指定二进制模式。创建好二进制文件对象后，仍然可以使用write()、read()实现文件的读写操作。

f = open(r"d:\a.txt", 'wb')  #可写的、重写模式的二进制文件对象

f = open(r"d:\a.txt", 'ab')  #可写的、追加模式的二进制文件对象

f = open(r"d:\a.txt", 'rb')  #可读的二进制文件对象

▶ 示例：读取图片文件，实现文件的拷贝

with open('logo1.png', 'rb') as srcFile, open("ddd.png", "wb") as destFile:

    for line in srcFile:

        destFile.write(line)

  十一、文件对象的常用属性和方法

  文件对象的属性

  文件对象的打开模式

  文件对象的常用方法

  文件任意位置操作

▶ 示例：移动文件指针seek()

#e.txt的内容是：abcefghljklmn

with open("e.txt", "r", encoding="utf-8") as f:

    print("文件名是：{0}".format(f.name))   #文件名是：e.txt

    print(f.tell())   #0

    print("读取的内容：{0}".format(str(f.readline())))   #abcdefghijklmn

    print(f.tell())   #14

    f.seek(3, 0)

print("读取的内容：{0}".format(str(f.readline())))   #defghijklmn

  十二、使用pickle序列化

序列化指的是：将对象转化成"串行化"数据形式，存储到硬盘或通过网络传输到其他地方。反序列化是指相反的过程，将读取到的"串行化数据"转化成对象。

Python中，一切皆对象，对象本质上就是一个"存储数据的内存块"。有时候，需要将"内存块的数据"保存到硬盘上，或者通过网络传输到其他的计算机上。这时候，就需要"对象的序列化和反序列化"。对象的序列化机制广泛的应用在分布式、并行系统上。

• pickle.dump(obj, file)：obj是要被序列化的对象，file指的是存储的文件

• pickle.load(file)：从file读取数据，反序列化成对象

▶ 示例：将对象序列化到文件中

import pickle

with open("data.dat", "wb") as f:

    name = "高淇"

    age = 34

    score = [90, 80, 70]

    resume = {'name': name, 'age': age, 'score': score}

pickle.dump(resume, f)

▶ 示例：将获得的数据反序列化成对象

import pickle

with open("data.dat", "rb") as f:

    resume = pickle.load(f)

print(resume)

  十三、CSV文件的操作

CSV是逗号分隔符文本格式，常用于数据交换、Excel文件和数据库数据的导入和导出。

• 值没有类型，所有值都是字符串

• 不能指定字体颜色等样式

• 不能指定单元格的宽高，不能合并单元格

• 没有多个工作表

• 不能嵌入图像图表

Python标准库的模块csv提供了读取和写入csv格式文件的对象。

  csv.reader对象和csv文件读取

▶ 示例：csv.reader对象从csv文件读取数据

import csv

with open(r"d:\a.csv") as a:

    a_csv = csv.reader(a)   #创建csv对象

    headers = next(a_csv)   #获得列表对象，包含标题行的信息

    print(headers)

    for row in a_csv:       #循环打印各行内容

        print(row)

  csv.writer对象和csv文件写入

▶ 示例：csv.writer对象写一个csv文件

import csv

headers = ["工号", "姓名", "年龄", "地址", "月薪"]

rows = [("1001", "高淇", 18, "西三旗1号院", "50000"),

        ("1002", "高八", 19, "西三旗1号院", "30000")]

with open(r"d:\b.csv", "w") as b:

    b_csv = csv.writer(b)       #创建csv对象

    b_csv.writerow(headers)     #写入一行（标题）

b_csv.writerows(rows)       #写入多行（数据）